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title: "今週の PEP Think: 「新しい仕事をどう捉えるか」「Public Upside Sharing とは何か」「アフォーダビリティを診断する」"
description: 新しい仕事は、統計にどう表れるのか。公的支援を受けた事業が成功したとき、公共は何を受け取るのか。海外シンクタンクの最新論考をもとに、「新しい仕事をどう捉えるか」「Public Upside Sharing とは何か」「アフォーダビリティを診断する」の3エピソードから、日本の政策とビジネスの論点を整理します。
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# [今週の PEP Think: 「新しい仕事をどう捉えるか」「Public Upside Sharing とは何か」「アフォーダビリティを診断する」](https://peplatform.org/ja/latest/pep-think-2026-10-02)

 作成者: [PEP 事務局](https://peplatform.org/ja/latest/author/pep-secretariats)｜2026/10/2 (金)

海外シンクタンクの議論を日本語で読み解き、日本のビジネスや政策への含意を考えるポッドキャストシリーズ **「PEP Think」**。  
今回は3本のエピソードをお届けします。1本目「新しい仕事をどう捉えるか」では、技術変化に対応する労働市場データの設計を考えます。2本目「公共アップサイド共有とは何か」では、産業政策における公共のリスクとリターンの対応を整理します。3本目「アフォーダビリティを診断する 」では、生活費の高さの原因をどう診断するかを考えます。

## 新しい仕事をどう捉えるか ― 技術変化に対応する労働市場データの設計

新しい技術や産業が広がると、これまでになかった仕事が生まれ、既存の職業でも必要な技能が変わります。しかし、その変化が統計に十分に表れなければ、どの人材をどれだけ育てるのか、どのような教育や訓練を用意するのかという判断も難しくなります。

1 本目のエピソードでは、仕事と技能の変化を捉えるデータ、人材育成の仕組み、公的統計を支える制度という3つの論点を取り上げます。技術が変わるなかで、仕事の変化をどのようなデータで捉え、その情報を人材政策や意思決定につなげるのかを議論します。

#### 新しい仕事と労働市場データ ― 技能需要をどう捉えるか（Brookings Institution）

Brookings Institution の「[Traditional labor market data isn't keeping up with jobs in the 'frontier economy'](https://www.brookings.edu/articles/traditional-labor-market-data-frontier-economy/)」をもとに、先端技術が生む仕事が従来の統計では十分に見えにくいという問題を紹介します。半導体では、製造の中核部分だけでなく関連する供給側まで対象を広げると、把握できる求人情報が約3倍になった例が示されています。記事は、公的統計に企業の投資計画、求人情報、供給者の分析、企業との対話を組み合わせることを提案しています。

エピソードでは、雇用規模を測る情報と、実際に何を教えるかを決める情報では、必要な細かさが異なることを考えました。求人情報は新しい技能の組み合わせを見つける手掛かりになりますが、その増加率を必要な訓練人数へそのまま置き換えることには注意が必要です。また、企業が給与や実習を伴う育成に関与することや、過去の就職実績だけでは新しい訓練プログラムを支援しにくい場合に、別の根拠をどう確認するかについても議論しています。

#### 半導体人材 ― 育成・確保・定着のパイプライン（Center for Security and Emerging Technology）

Center for Security and Emerging Technology のレポート「[Strengthening the U.S. Semiconductor Manufacturing Workforce](https://cset.georgetown.edu/publication/strengthening-the-u-s-semiconductor-manufacturing-workforce/)」をもとに、半導体の人材不足を単一の職種不足ではなく、人材パイプライン全体の問題として捉える視点を紹介します。レポートでは3,441件の求人広告を分析し、必要な人材が85職種にまたがることを示しています。企業が求める技能に合わせた教育や実習、高度な技能を持つ外国人材やこれまで十分に採用されてこなかった層への参加拡大、企業と教育機関が連携する地域の集積などが論点になります。

エピソードでは、人材の種類によって育成や採用に必要な時間と手段が異なること、工場の投資・稼働計画が変わったときに学ぶ人が負担を負う可能性を取り上げました。また、働きながら技能を身につけられる経路、入社後に新人を育てる側の時間、人材の定着、訓練後の就職や所得まで追う必要性を議論しています。企業の投資判断の時間と、人が学び、経験を積み、次の人を育てられるようになるまでの時間をどう接続するかが中心的な論点です。

#### 公的統計 ― 判断を支える情報の制度設計（Bipartisan Policy Center）

Bipartisan Policy Center の「[A Mission Statement for the Federal Statistical System](https://bipartisanpolicy.org/article/a-mission-statement-for-the-federal-statistical-system/)」をもとに、米国の連邦統計制度に共通の使命を置くという提案を紹介します。記事では、政策担当者だけでなく、企業、研究者、自治体、家計の判断を支える情報を公共財として提供することを使命とし、正確さ、適時性、プライバシーを守ったアクセス、信頼の保全、政治的影響からの独立を原則として挙げています。

エピソードでは、統計を異なる主体の判断をつなぐ情報として捉え、回答者の信頼、プライバシー、異なる地域区分や定義を持つデータの接続、詳細データを安全に利用する手続きについて考えました。また、統計の数字が後から改定されることと正確性・独立性の関係、統計制度を維持・近代化する費用についても議論しています。主要な統計機関の予算の実質的な購買力が低下するなかで、統計機関の作業を減らした結果、自治体や研究者がそれぞれデータをつなぎ直すのであれば、社会全体の費用が減ったとは限らないという視点も取り上げました。

## Public Upside Sharing とは何か ― 産業政策のリスクとリターンをどう対応させるか

半導体、重要鉱物、AIなどの分野で政府が補助金や融資、保証、公共調達を通じて産業形成に関与するとき、問われるのは支援額や支援先だけではありません。その事業が予想以上に成功した場合、公共は何を受け取る約束になっているのか。2 本目のエピソードでは、この問いを「公共アップサイド共有（Public Upside Sharing）」という考え方から整理します。これは確立した用語ではなく、異なる分野で現れている、公共が引き受けたリスクと成功時の上振れ利益をどう対応させるかという議論を束ねるための名称として紹介しています。

テスラとソリンドラの事例を起点に、公共が失敗時の損失を負担する一方、成功案件から得られるリターンが元本や利息などに限られる場合に生じる、リスクと報酬の非対称性を考えます。「企業や従業員が税を払えば十分ではないか」という反論も扱いながら、公共リターンを、金銭的か非金銭的か、個別企業への直接的な関与か市場全体への条件設定かという観点から整理します。株式やワラント、アップサイド・シェアリング、クローバック、差額決済契約、知的財産に関する権利、国内供給義務や公共アクセス義務などを取り上げ、CHIPS法、Intel、MP Materials、AIをめぐるパブリック・ウェルス・ファンドや所有の提案へと議論を広げます。

後半では、政府が株主であると同時に規制者や支援者、場合によっては顧客にもなることで生じる利益相反や競争への影響を検討します。そのうえで、AIモデル、クラウド、GPUなど上振れ利益が生まれる産業構造を国内に持つ米国と日本の違いを踏まえ、日本では金銭的リターンに加えて、国内供給、計算資源へのアクセス、地域インフラなどを公共リターンとしてどう具体化するかを考えます。最後に、産業政策を評価する際の視点を、誰がリスクを負うのか、何を公共リターンとみなすのか、どの手段で確保し誰が確認するのか、どこへ還元するのか、競争の歪みをどう防ぐのかという五つの問いに整理します。

## 価格はなぜ高いのか ― アフォーダビリティを診断する

生活費が高いという同じ状況でも、その背景が供給不足なのか、市場の競争の弱さなのか、支払いの仕組みなのかによって、政策手段の意味は変わります。以前の PEP Think では「[アフォーダビリティ・アジェンダ](https://youtu.be/bjC7vhBC7DE)」を取り上げ、供給拡大、直接補助、競争政策、価格規制などを整理しました。3 本目のエピソードでは、そこから一歩進み、「価格がなぜ高いのか」をどう診断するかに焦点を当てます。

3本を通じて考えるのは、政策の名称だけで効果を判断せず、誰の負担が軽くなるのか、価格や供給がどう変わるのか、提供者がどう反応するのか、必要なサービスが維持されるのかを分けて確認することです。日本についても、米国の政策をそのまま当てはめるのではなく、分野ごとに高い費用が生まれている仕組みを調べるという視点を議論します。

#### アフォーダビリティの診断 ― 価格が高い理由をどう捉えるか（Niskanen Center）

Niskanen Center の白書「[Affordability, fast and slow: A playbook to address the cost of living](https://www.niskanencenter.org/affordability-fast-and-slow-a-playbook-to-address-the-cost-of-living/)」をもとに、経済全体のインフレと、住宅・医療・エネルギーなど生活必需品の価格が構造的に上昇する問題を区別する視点を紹介します。記事は、後者について供給制約を重視しています。

エピソードでは、物価上昇率が落ち着くことと暮らしの負担が軽くなることを区別し、家計の自己負担とサービスを供給するための費用、単価と利用量、給付による支援と供給条件の改善をどう評価するかを議論しました。また、住宅補助、医療の支払い、住宅の断熱や太陽光などを例に、政策が需要・供給や将来の負担にどう影響するかを考えています。

#### 家賃規制 ― 既存入居者の安心と将来の住宅供給（Institute for Fiscal Studies）

Institute for Fiscal Studies の「[Do rent controls work?](https://ifs.org.uk/articles/do-rent-controls-work)」をもとに、家賃規制が既存入居者の負担を抑え、急な値上がりへの不確実性を小さくする一方、賃貸住宅の供給や修繕、住み替えにどのような影響を及ぼすかを紹介します。

エピソードでは、サンフランシスコで規制対象者の転居が減った一方、対象家主の賃貸供給も減ったという研究や、ニューヨーク、カタルーニャの研究を紹介しました。研究結果には幅があることを踏まえ、平均家賃だけでなく、新たに借りる人の選択肢、住宅の品質、居住の安定、家主や公費が負うコストまで含めて評価する必要性を議論しています。

#### 病院への支払価格規制 ― 市場支配力と医療提供をどう両立させるか（Urban Institute）

Urban Institute の報告書「[Can Hospital Rate Setting Help Control US Health Spending? National Versus Targeted Approaches](https://www.urban.org/research/publication/can-hospital-rate-setting-help-control-us-health-spending)」をもとに、病院の統合が進み、保険会社との交渉で病院側が強い価格決定力を持つ市場で、支払価格に上限を設けた場合の影響を紹介します。報告書の試算では、個人向けと雇用主提供の民間保険を対象にメディケアの2倍を上限とした場合、2028年の医療支出が1,148億ドル減るとされています。また、農村部を除外した場合や、市場集中度の高い地域などに限定した場合も、全国適用時の削減効果の多くが残ると推計しています。

エピソードでは、支払価格を下げたときに、病院の高い利益やコストが減るのか、診療体制や設備投資まで縮小するのかを区別して考えました。試算が診療量を減らさないことを前提としている点、価格規制後の診療量や質も確認する必要がある点、さらに日本では診療報酬を公的に決める制度があるため、米国の議論をそのまま当てはめることはできない点も議論しています。

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